[發明專利]基于小波域聯合統計描述子的行為識別方法

有效

• 申請號: 201710361575.X
• 申請日: 2017-05-22
• 公開（公告）號: CN107229912B
• 公開（公告）日: 2020-04-07
• 發明（設計）人: 同鳴;李金鵬
• 申請（專利權）人: 西安電子科技大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 陜西電子工業專利中心 61205
• 代理人: 王品華;朱紅星

1.基于小波域聯合統計描述子的行為識別方法，包括：

(1)對行為視頻序列進行稠密采樣，并提取稠密運動軌跡；

(2)以提取的各條軌跡為中心，構建沿軌跡彎曲的立方體；

(3)使用3D平穩小波變換對視頻數據進行分解，獲得各方向的系數子帶；

(4)在沿軌跡彎曲的立方體內，構建小波系數子帶間互信息描述子D_m：

(4a)計算具有父-子或表兄弟關系的系數子帶間互信息：

其中，X表示沿軌跡彎曲的立方體中父子帶系數或表兄子帶系數，Y表示沿軌跡彎曲的立方體中子子帶系數或表弟子帶系數，MI(X；Y)為軌跡立方體中具有父-子或表兄弟關系的兩個子帶間的互信息；h_ij表示兩個系數子帶聯合統計直方圖中(i,j)單元的值，h_i＝∑_jh_ij表示父子帶或表兄子帶的邊緣統計直方圖，h_j＝∑_ih_ij表示子子帶或表弟子帶的邊緣統計直方圖，N表示沿軌跡彎曲的立方體中像素點的總數目；

(4b)將所有滿足父-子或表兄弟關系的系數子帶間互信息進行串連，獲得小波系數子帶間互信息描述子D_m；

(5)在沿軌跡彎曲的立方體內，構建近似系數子帶與細節系數子帶對間小波系數共現直方圖描述子D_c：

(5a)在一個鄰域方向上，聯合統計一個近似子帶和細節子帶對的累加共現直方圖，并歸一化，得到兩個歸一化累加共現直方圖H_n1和H_n2，利用最小二乘法分別獲取H_n1和H_n2通道最高點的兩條回歸線方程：y₁＝k₁x₁+b₁和y₂＝k₂x₂+b₂，其中，x為系數所屬直方圖通道值，y為值小于等于x的所有系數的數目，k為直線斜率，b為一個常數；記兩直線與y＝0直線交點間的距離為d₁，與y＝1直線交點間的距離為d₂；

(5b)從兩條直線上選取[k₁,k₂,b₁,b₂,d₁,d₂]作為一個鄰域方向共現直方圖的特征描述向量v，將所有選定鄰域方向的特征描述向量v_t串連，得到一個子帶對的描述向量V＝[v₁,v₂,...,v_t,...,v_P]，t＝1,2,...,P，P為所選方向數目；再將所有選定子帶對的描述向量串連，獲得小波系數共現直方圖描述子D_c＝[V₁,V₂,...,V_s,...,V_Q]，其中，V_s為第s個子帶對的描述向量，s＝1,2,...,Q，Q為所選系數對數目；

(6)將小波系數子帶間互信息描述子D_m和小波系數共現直方圖描述子D_c進行串接，得到小波域聯合統計描述子D_u；

(7)將所有視頻樣本的小波域聯合統計描述子劃分為訓練集D_tr和測試集D_te，使用詞袋模型獲到訓練集D_tr的直方圖向量h_tr和測試集D_te的直方圖向量h_te；

(8)使用訓練集的直方圖向量h_tr訓練SVM分類器，將測試集的直方圖向量h_te輸入到訓練好的SVM中，輸出測試集D_te對應的測試樣本所屬的行為類別。